Structural conditions for projection-cost preservation via randomized matrix multiplication
Structural conditions for projection-cost preservation via randomized matrix multiplication
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通过随机矩阵乘法保存投影成本的结构条件
DOI：
10.1016/j.laa.2019.03.013
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发表时间：
2019
影响因子：
1.1
通讯作者：
Drineas, Petros
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chowdhury, Agniva;Yang, Jiasen;Drineas, Petros
投影成本保留是一种低秩近似保证，它确保可以使用原始数据矩阵的较小草图来保留任何秩 k 投影的成本。我们提出了一个总体结构结果，概述了实现预测成本节约的四个充分条件。使用随机线性代数文献中的工具可以满足这些条件。
Projection-cost preservationis a low-rank approximation guarantee which ensures that the cost of any rank-kprojection can be preserved using a smaller sketch of the original data matrix. We present a general structural result outlining four sufficient conditions to achieve projection-cost preservation. These conditions can be satisfied using tools from the Randomized Linear Algebra literature.
使用 Coresets 对海量稀疏数据集进行降维
DOI：
--
发表时间：
2015
期刊：
Neural Information Processing Systems
影响因子：
--
作者：
Dan Feldman;M. Volkov;D. Rus
通讯作者：
D. Rus